城市社会安全事件的空间分布特征研究——以深圳市为例

柳 林，谭 敏，龙冬平，昌佳雨，刘 凯

（1.广州大学地理科学与遥感学院公共安全地理信息分析中心，广州510006；2.中山大学地理科学与规划学院，广州510275）

引言

暴力犯罪会严重伤害人的身心健康，而斗殴是最常见的暴力犯罪之一。从法律角度来看，斗殴行为扰乱社会公共秩序、影响居民日常生活、侵犯他人健康权[1]。换言之，斗殴不仅会影响城市社会稳定和居民安全感，更会影响人的身心健康。在公共安全领域，斗殴作为典型的社会安全事件也应被重点关注。现有研究对斗殴事件的空间特征进行了分析。例如，Cusimano等基于加拿大多伦多救护车数据研究了暴力伤害事件，发现日间病人受伤的位置与其住所位置相似，而在夜间，最高密度的受伤位置转移至“夜生活”区域，比如酒吧聚集区[2]。Snowden等探讨了酒吧与暴力犯罪的关系，发现酒吧聚集区是夜间斗殴的高发区[3]。此外，Veldhuizen等利用荷兰阿姆斯特丹的救护车接诊数据，分析斗殴事件非高发区的空间特征，发现非高发区内斗殴事件往往发生在受害者的居住地附近[4]。以上研究大多基于医院提供的历史数据（包括救护车接诊数据、急诊科接诊数据或入院出院记录等），其均表明导致创伤的斗殴事件的空间分布具有一定特征，而这种空间特征与斗殴事件的社区环境存在一定关联。

影响斗殴事件的社区环境分为物理环境和社会环境。例如，在物理环境方面，酒吧和吸烟场所通常被视为斗殴事件的“犯罪发生器”[5]。根据犯罪模式理论，“犯罪发生器”是指能提供犯罪机会从而吸引潜在犯罪者前往集聚的场所或设施，如居民进行日常活动的各类设施点[6]。Gruenewald等利用美国加州的出院数据，发现斗殴地点与零售酒类商店的位置有关[7]。Cusimano等通过加拿大多伦多救护车数据，发现酒吧对斗殴事件具有显著的正影响[2]。Subica等基于美国洛杉矶警局犯罪记录数据，发现烟草商店与其附近的暴力犯罪呈正相关，并利用地理加权回归证实了贫困水平、房屋租赁、人口流动、种族异质性等社会因素对暴力犯罪的影响作用[2]。此外，Veldhuizen等对比分析了娱乐区与非娱乐区内斗殴事件的影响因子，验证了社会环境在娱乐区与非娱乐区均具有重要影响[4]。

在以上研究的基础上，Thomas等结合物理环境与社会环境，分析了两者之间的交互作用对斗殴事件的影响，结果表明物理环境对其影响取决于社会结构中的不利因素[8]。目前，国内少许学者分析了斗殴事件，如陈笛利用卡方检验探讨了酒吧对街面斗殴的影响，发现在酒吧密集的街道中打架斗殴事件的数量更多[9]。崔用祥侧重分析了上海市人口分布特征对犯罪的影响，发现55—64岁男性人口数、来沪人口数对侮辱殴打事件存在一定影响，但对其影响机制的分析仍显不足[10]。总而言之，上述研究证明了物理环境和社会环境对斗殴事件空间格局具有重要的影响，但仍存在不足之处，即已有研究未基于中国城市背景综合分析社会环境因子和物理环境因子对斗殴事件的影响。鉴于此，本文以深圳市斗殴事件为例，融合社会环境和物理环境方面的因子，尝试构建空间滞后负二项回归模型，以分析城市社会安全事件的空间分布特征及其影响因素。

1 研究区域、数据来源与研究方法

1.1 研究区域与数据来源

本文的研究区域为深圳市的中心城区(福田区、罗湖区、南山区)，面积为322.92 km²，占全市总面积的16.39%，斗殴案件量占全市的24.54%，治安压力大。数据来源包括120急救接诊数据、兴趣点（Point of Interest，POI）、NPP-VIIRS夜间灯光数据、第六次人口普查数据以及房屋租金数据。其中，120急救接诊数据来源于深圳市急救中心120呼救平台脱敏处理后的救护车出诊记录，时间段为2016年1月1日至2016年12月31日，并选取南山区、福田区、罗湖区辖区内呼叫原因为“斗殴”的记录，共有2 232条；POI数据通过高德地图获取，时间为2018年，将其坐标转换为WGS1984和去除重复项后，共有44万个数据；NPP-VIIRS来源于美国国家地球物理数据中心NGDC网站（https://ngdc.noaa.gov/eog/viirs.html）的2016年年度产品；房屋租金数据从国内租售平台贝壳网获取（https://sz.ke.com/），共计101 521条（图1）。

图1 研究区域示意图

1.2 研究方法

本文首先对斗殴事件数据进行清洗、地理编码等预处理后，再采用最近邻指数和核密度方法，探测斗殴事件发生的集聚性及热点区域，然后基于物理环境和社会环境构建适合中国城市背景的社区环境指标体系，并结合空间滞后负二项回归模型检验其对斗殴事件的影响。

1.2.1 最近邻指数法

犯罪空间分布模式是犯罪分析的基础，对带有精确点坐标的犯罪事件的空间分布模式探索，可利用基于离散点分布模式的识别方法。本文需要指出的是，通常在确定犯罪事件的空间分布模式为集聚后，采用核密度方法更为合理，而最近邻指数法就提供了这种可能。最近邻指数法是由生态学家Clark和Evans提出的，主要用于检验点分布的集聚模式[11]，其工作原理是通过测算每个点与其距离最近点之间的欧氏距离，再取所有点的最邻近距离的均值，即为该研究区域内点数据的平均最邻近距离[12]。最近邻指数计算公式如下[13]：

1.2.2 核密度估计法

核密度估计法可用于计算每个栅格像元在其周围领域内点要素或线要素的密度，并进行连续化模拟，已被广泛应用于点数据的空间集聚分析中，其原理是借助一个规则的移动单元窗格对点要素在其邻域空间范围内的分布密度进行估计的空间分析方法，反映了点在空间中的分布集聚程度。该方法能有效地刻画出地理要素分布集聚程度的空间差异特征，核密度估计值越高，表明点要素或线要素的分布密度越大。核密度的计算公式如下[14-15]：

其中，f(x)是空间x位置处的核密度计算函数；r为带宽，即搜索半径，是定义平滑量大小的自由参数；n为与位置x的距离小于或等于r的要素点数；(x-xi)是空间位置x到点要素xi的距离；k函数为空间权重函数。

1.2.3 空间滞后负二项回归模型

泊松回归和负二项回归模型适合非整数值变量[16]，斗殴事件属于该类变量之一。泊松分布是负二项分布回归的基本形式，要求变量的均值和方差相等。许多经验计数变量的特点是方差大于均值，分布过度分散。负二项回归在泊松回归的基础上，允许数据存在过度离散，对离散型变量具有更好的拟合效果。因此，本文采用基于泊松回归的负二项回归模型。泊松分布的函数如下[17]：

犯罪空间分布在以往的文献中都被识别出集聚现象，但一般不符合正态分布，呈离散形态，已有的文献一般采用空间滞后模型来削弱空间自相关效应的影响[18-20]。空间滞后模型是空间计量模型的一种，主要用来研究某区域的变量对其相邻地区同一变量的影响情况，其计算公式如下[21-22]：

2 深圳市斗殴事件的空间分布特征

运用平均最近邻指数法对深圳市中心城区的斗殴事件进行空间集聚特征检验，结果显示P值为0，z得分小于-2.28，平均最近邻指数小于1，平均最近邻距离小于期望最近邻距离。因此，深圳市斗殴事件在0.01置信水平下显著集聚。为更直观地表达出斗殴事件的集聚分布热点，采用核密度估计法对斗殴事件进行可视化。考虑到急救服务的紧急性，本文认为呼叫急救的地点即为斗殴发生的地点。基于呼叫点的空间分布，以50 m×50 m为基本单元，搜索半径为1 km，得到深圳市中心城区斗殴事件的核密度分布（图2）。从图2可知，深圳市中心城区的斗殴事件存在多个热点区域，分别为罗湖区西南部的东门步行街周边，福田区东部的华强北电子商业圈、市民中心附近和车公庙—沙尾一带，以及南山区的大新—涌下村和白石洲周边。根据地理位置和环境特征，可将斗殴事件的热点区域归纳为三种类型：商业购物区、城中村片区和中央商务区。

2.1 类型一：商业购物区

图2 深圳市中心城区斗殴事件的核密度分布

商业购物区的第一个斗殴热点位于东门步行街，这是深圳最主要的商业购物区之一。它作为深圳传统的商业中心，从地面到地下是一个多层立体式的巨型商圈，主要业态是沿街布置的批发零售小店、中低档专卖店和地方特色餐饮店，消费者常于此逛品牌专卖店和其他小店面[23]。加之东门步行街的道路交通和轨道交通十分便利，有30余条公交线路汇经此地，周边还有老街站、红岭站等人流换乘量大的地铁站。该类型的第二个斗殴热点位于深圳华强北电子商业圈，其拥有众多企业办公大楼，周边交通便利，4条地铁线路汇经于此，也是中国最大的电子产品商业地带，有“中国电子第一街”之称。深圳华强北电子商业圈前身是以生产电子、通讯、电器产品为主的工业区域。1998年该区域被改造成综合商业区，主要行业包括电子通信、服装百货、餐饮等，其在最鼎盛时期，日均人流量约50万人次[24]，年交易额超2 000亿元。因此，商业购物区吸引了大量的人群，为犯罪提供了有利条件，可能会导致斗殴事件的高发。

2.2 类型二：城中村片区

城中村片区的第一个斗殴热点分布在南山区大新地铁站，周边是大新村和涌下村等两大城中村片区，居住人口构成复杂。该区域以村民自建房、老旧住宅小区及次新房小区为主，但周边配套设施成熟，吸引了大量的外来人口居住。该类型的第二个斗殴热点位于南山区白石洲周边。白石洲是深圳最大的城中村，位于南山华侨城的西部。白石洲0.6 km²土地上大约有2 527栋、50 473套出租房，容纳了15万人，其附近的房价已超过10万元/m2（如南山豪宅区）。由于毗邻世界之窗、科技园，交通便利，白石洲是不少来深务工人员的最早栖息地之一。这些城中村片区吸引了大量外来人口，有可能诱致斗殴事件的发生。

2.3 类型三：中央商务区

中央商务区的第一个斗殴热点位于福田区市民中心(包括南广场和会展中心)和购物公园一带，该区域是福田区的中央商务区，日常人群流动大。深圳市民中心是深圳市的地标建筑，是集博物馆和会堂于一体的综合性建筑，也是深圳市民休闲娱乐的主要场所之一。此外，在市民中心附近还有福田高铁站、购物公园，能吸引大量游客前来参观游玩。该类型第二个斗殴热点位于市民中心—购物公园西侧的香蜜湖—车公庙一带，这是众多地铁线路交汇的换乘大站，同样为人群高度汇集的区域。而这些区域大量的日常流动人群，有可能导致斗殴事件的发生。

总之，深圳市斗殴事件存在明显的空间集聚性，主要分布在商业购物区、城中村片区和中央商务区。这些区域的特点是外来人口多、交通发达、人流密集以及生活服务设施完善。

3 社区环境对斗殴事件的影响分析

3.1 变量选取

社区是中国城市最小的行政单元，是社会有机体的最基本内容，也是宏观社会的缩影。加之，同一社区的居民具有密切的社会交往和相近的利益共识，日常活动比较相似。因此，本文选取社区作为空间分析单元，研究导致斗殴事件发生的影响因素。本文因变量为社区的斗殴事件发生率，用社区的斗殴事件数除以社区的居住人口数(每万人)来表示。

现有文献表明，快餐店、旅馆[8]、酒类销售商店[7]、酒吧[25]、公交站[8]、停车场[26]对斗殴事件的发生均有影响。因此，本文选择餐馆、青年旅舍、酒吧、超市、商场、地铁站和公交站、公共停车场作为验证影响斗殴发生的物理环境变量。同时，结合深圳市的产业分布，选择产业园区变量和工厂变量，并加入夜间灯光亮度变量，以检查其对斗殴的影响。产业园区和工厂变量以万人拥有量表示，计算方法为其数量除以居住人口(每万人)；夜间灯光亮度变量以人均亮度值表示，即先统计每个社区的总亮度值，再除以该社区的居住人口(每万人)。

在社会环境方面，已有研究表明种族异质性[27]、贫困[28]、社区流动性[28]等社会性因子对斗殴事件的发生均有影响。根据中国的现状，国外种族异质性导致社会失序的现象在中国主要表现为外来人口与本地居民的矛盾，加之为反映社区人口的流动性，本文选取外来人口比例(离开户口登记地半年到一年的人口)来表征种族异质性和社区流动性。同时，选取房屋租金以反映经济水平，也可以根据此区分是否为城中村。20—49岁男性人口比例被选取作为控制变量，以代表高发人群因子。上述变量共同组成了影响斗殴事件发生的社会环境变量。

在犯罪现象或其他社会现象的空间分析中，如周边社区变量的特征值存在相关关系时，则模型中的这些变量的残差就可能会存在空间自相关，这将会影响观测变量的独立性。因此，本文拟采用空间滞后变量以减少空间自相关[18]，如选取对周边环境影响较大的青年旅舍、工厂、超市、酒吧进行空间滞后处理。根据Queen邻接矩阵先检验变量的空间自相关程度，结果均为正相关，且置信度均为99%。因此，可以对这些变量进行空间滞后处理。在加入空间滞后变量后，本文最终用于建模的变量为18个（表1）。

表1 模型使用的变量表

多重共线性检验。本文验证了所选变量间的相关系数的绝对值大部分小于0.1，93.57%变量的相关系数绝对值小于0.5。这说明本文所选的变量不存在多重共线性，可用于后续模型拟合。各社区斗殴事件发生率(因变量)的均值为9.65，方差为177.30，远远大于均值，因此采用负二项回归模型进行拟合。根据Stata给出的统计结果，alpha值为0.44，在95%的置信区间内，进一步验证了选取负二项回归模型进行拟合的合理性。

3.2 结果分析

表2是模型的计算结果。其中IRR为发生率比，即自变量增加1个单位的数目，因变量斗殴事件发生概率增加的倍数。模型结果显示，对斗殴事件具有显著正向影响的自变量有餐馆、青年旅舍、超市、夜间灯光亮度、外来人口比例，存有显著负向影响的自变量有地铁站/公交站，其他因子无显著影响。

研究区内餐馆变量对斗殴事件具有显著促进作用，其IRR值为33.82，即分析单元中每增加1个餐馆，斗殴事件的发生概率将增加为原来的33.82倍。这一发现类似于已有的研究，如柳林等利用动态活动人口数据发现餐馆能吸引附近人员的集聚，这促进了其附近接触类犯罪的发生，即餐馆具有“犯罪发生器”的作用[29]；Gruenewald等发现殴打事件与提供酒的场所具有显著相关性[7]。本文的斗殴事件主要发生在商业购物区、城中村片区、中央商务区等交通便利或人流量大的区域。餐饮服务业是这些区域中最为常见的行业之一，它能为在此工作、居住、休闲的人们提供基本的餐饮服务。同时，餐馆的营业时间通常与该区域的人们活动一致，即在就餐时间内能引起人员集聚。加之，餐馆也能提供酒水服务，一些顾客饮酒后情绪激动，难以控制自身行为，易与旁人产生冲突。此外，餐馆普遍缺少专业的安保人员，难以有效监管顾客行为，从而造成斗殴事件常发生于此。因此，本文发现餐馆所造成的人员集聚，及其通过供应酒而形成的潜在冲突风险，从而导致了斗殴事件的高发。

表2 空间滞后负二项回归模型估计结果

超市变量同样显著地促进斗殴事件的发生，其IRR值为2.92，即每增加1个超市，附近斗殴事件的发生概率将增加为原来的2.92倍。与餐馆类似，超市是居民日常购物的场所，容易吸引人流，同样也缺乏专门的安保措施，较容易造成人员集聚与暴力冲突。本文的这一发现也类似于已有研究，如宋广文等发现以超市POI为代表的购物活动显著地促进其附近警情的发生，其中影响程度最大的时段与居民购物行为高峰时段一致[18]；陈鹏等发现餐馆、超市等商业POI的经营活动会在其附近形成较大的人流量，并显著地促进警情的发生[30]。本文的超市POI多为在居民小区或城中村周边的便民设施点，附近人流活动量大，易发生人群集聚与暴力冲突。根据上文分析，餐馆与超市设施均为居民日常活动的主要节点，其数量的增加将会显著地促进斗殴事件的发生，即它们是暴力犯罪的“犯罪发生器”。

青年旅舍对斗殴事件也具有明显的促进作用，其IRR值为4.92，即分析单元中每增加1个青年旅舍，斗殴事件的发生概率将会增加为原来的4.92倍。这与已有的研究结果也相似。如Thomas等发现社区结构中的不利因素将影响建成环境对犯罪的作用[8]；Quick等发现人口规模和居民流动性与犯罪及混乱程度呈正相关[31]。这些说明了社区的人口特征会影响犯罪的发生。东门老街、华强北电子商业圈内有大量青年旅舍，其以低廉的住宿价格吸引了大量“天南地北、经济预算可能较低”的外来人员。因此，青年旅社所处社区居住人群构成复杂，加之外来人口比例较高，导致了青年旅舍的增加可能会引起斗殴事件的高发。

地铁站/公交站对斗殴事件的发生具有显著的抑制作用，其IRR值为0.03，即地铁站/公交站的数目每增加1个，斗殴事件的发生概率将降为原来的0.03倍。这类似已有的研究结果，如肖露子等发现地铁站对扒窃犯罪的影响始终为负值[32]。在城市社会中，地铁站和公交站是绝大部分居民出行的必经之地，其营运时段虽有大量人群聚集，但其安保水平高，能形成较好的监护，对潜在的犯罪者具有一定威慑作用。此外，斗殴事件的发生与夜间灯光亮度显著正相关。已有研究发现夜间灯光可以解释犯罪的集聚水平[33]。如崔用祥基于夜间灯光亮度对斗殴事件的影响机制进行了解释[10]，发现夜间灯光亮度值高的区域多位于繁华街道，附近人群较密集，夜间活动较多，易造成斗殴事件的发生。

社会环境方面，外来人口比例对斗殴事件也具有显著正向影响。对比西方社会中的种族异质性，该指标表征的是国内社会中的居住不稳定性。已有研究表明该因素会增加暴力犯罪的发生，即外来流动人口越多，社区内发生斗殴的可能性越高。房屋租金对斗殴事件不存在显著影响。已有研究发现房屋租金与贫困存在正相关关系[34]，如Blau等研究表明贫困对暴力犯罪有明显的正向影响[35]。然而，房屋租金在一定程度上能代表所在社区的居住水平，租金越高，社区安保措施越好，越不会发生斗殴事件。

4 结论与讨论

本文以深圳市斗殴事件为例，研究了城市社会安全事件的空间分布特征，并在此基础上，融合社会环境和物理环境因子，如结合兴趣点数据、夜间灯光数据和人口普查数据等，构建了空间滞后负二项回归模型，分析了社区环境对斗殴事件发生的影响，主要结论如下：

（1）深圳市中心城区的斗殴事件具有明显的空间集聚性。其热点主要分布在商业购物区、城中村片区和中央商务区3类区域，如罗湖区东门老街、福田区华强北、车公庙—沙尾一带、南山区白石洲、大新村—涌下村一带。这些区域的特点是外来人口多、交通发达、人流密集以及生活服务设施完善。

（2）餐馆、青年旅舍、超市、地铁站/公交站、夜间灯光强度以及外来人口比例是形成斗殴事件空间分布差异的主要因素。餐馆、青年旅舍、超市、夜间灯光强度以及外来人口比例对斗殴事件的发生具有显著的正影响，而地铁站/公交站却存在显著的负影响。

本文基于深圳市120接诊数据，开展了斗殴事件空间分布与影响因素研究，这能很好地刻画出案情相对严重的社会安全事件的空间格局及成因。然而，需要指出的是，本文可能存在以下不足：一是从120接诊数据提取的是受伤程度较严重的斗殴事件，这可能还未包括受伤较轻的斗殴事件，未来研究可结合急救与门诊数据进行分析；二是POI数据缺乏“非正规性”的经营类店铺信息，特别是中国有很多“草根夜市”，是大城市作为“不夜城”的重要组成部分[36]，但POI数据不能获取能提供酒服务的夜宵场所，例如东门商业圈附近的湖贝村，在深夜常有以烧烤为主的私人夜宵大排档，它是当地著名的夜宵去处，且消费者通常会饮用大量的啤酒，但此处并非是酒吧类场所。未来研究可结合POI数据和野外调查数据进行分析；三是城中村出租屋不一定全部发布在互联网平台上，这有可能会造成房屋租金数据不够全面，即难以全面描述社区的居住水平。未来研究可对城中村进行实地调研，做好相应数据的补充。最后，本文在社会环境方面的考虑还不够全面，缺乏非正式社会控制的集体效能[37]、邻里守望效应[38-39]等因素，未来研究可以在这些方面进行补充或完善。